灯效控制方法、装置、产品、介质及灯效控制设备与流程

1.本发明涉及照明设备控制技术领域，具体涉及一种灯效控制方法、灯效控制装置、计算机程序产品、计算机可读存储介质以及灯效控制设备。


背景技术：

2.随着人们生活质量的提高，对物质生活有了更高的要求，因此智能家居得以迅猛发展，越来越多的人开始使用智能家居。而照明设备作为智能家居的重要组成部分，人们对它的要求逐渐不再满足于单纯的照明功能。
3.传统技术中，通过实时检测显示设备的边缘区域显示画面的颜色，驱动照明设备发出相同的颜色，呈现一种将显示画面的色彩延伸至显示设备之外的灯效，形成更为广阔的视觉效果。按照这种方式实施灯效控制，形式单一，并且不具备根据显示设备的画面内容进行适应性控制灯效的效果，依然无法丰富用户体验。


技术实现要素：

4.本发明的首要目的在于解决上述问题至少之一而提供灯效控制方法、装置、产品、介质及灯效控制设备。
5.为满足本发明的各个目的，本发明采用如下技术方案：
6.适应本发明的目的之一而提供一种灯效控制方法，包括如下步骤：
7.获取在播放的游戏画面；
8.对所述游戏画面进行目标检测，确定事件对象及其事件类别、玩家对象及其队伍类别；
9.根据所述事件类别确定灯效类型，根据各个队伍类别对应的玩家对象数量确定出灯效控制强度，按照所述灯效类型和灯效控制强度生成相应的灯效控制指令；
10.向照明设备发送所述灯效控制指令以展示相应的灯效。
11.进一步的，对所述游戏画面进行目标检测，确定事件对象及其事件类别、玩家对象及其队伍类别，包括如下步骤：
12.采用预设的目标检测模型分别对时序连续的多个所述游戏画面进行目标检测，预测出各个游戏画面相对应的事件对象及其事件类别、玩家对象及其队伍类别；
13.判断对多个时序连续的游戏画面相对应预测的事件类别是否一致，当一致时，确认相应的游戏画面的事件对象及其事件类别；
14.在确认当前的游戏画面的事件类别后，获取对预设时长内当前的游戏画面之前的时序连续的多个游戏画面相对应预测的玩家对象及其队伍类别；
15.统计每个所述游戏画面对应预测的各个队伍类别所包含的玩家对象数量，计算出其均值，根据所述均值确认其相应队伍类别及其玩家对象。
16.进一步的，根据各个队伍类别对应的玩家对象数量确定出灯效控制强度，包括如下步骤：
17.根据各个队伍类别所包含的玩家对象数量，确定所有玩家对象总数；
18.根据所述玩家对象总数，确定其所属的人数区间；
19.根据所述人数区间相对应的梯度确定出相应的灯效控制强度。
20.进一步的，根据所述玩家对象总数，确定其所属的人数区间之后，包括如下步骤：
21.根据各个队伍类别所包含的玩家对象数量计算出各个队伍类别之间的玩家对象数量的差值，判断所述差值是否大于预设阈值；
22.当所述差值不大于预设阈值时，根据第一预设规则确定出相应的灯效控制强度；
23.当所述差值大于预设阈值时，判断所述事件对象所属的队伍类别是否属于所有队伍类别中玩家对象数量最少的队伍类别；
24.当属于时，根据第二预设规则或者第三预设规则确定出相应的灯效控制强度。
25.进一步的，所述第一预设规则为根据所述人数区间对应的梯度确定出相应的灯效控制强度，所述第二预设规则为根据预设的最大梯度确定出相应的灯效控制强度，所述第三规则为根据所述差值所属的梯度确定出相应的灯效控制强度。
26.进一步的，所述灯效控制强度包括：灯效亮度、灯效显示速度以及灯效颜色变化梯度中任意一项或多项。
27.进一步的，采用预设的目标检测模型分别对时序连续的多个所述游戏画面进行目标检测，预测出各个游戏画面相对应的事件对象及其事件类别、玩家对象及其队伍类别，包括如下步骤：
28.依次调用多个所述游戏画面；
29.启用多个线程分别用于运行目标检测模型的不同实例，在每个线程中利用相应的实例为一个相应的所述游戏画面进行目标检测，预测出所述游戏画面相对应的事件对象及其事件类别、玩家对象及其队伍类别。
30.适应本发明的目的之一而提供一种灯效控制装置，包括：
31.数据获取模块，用于获取在播放的游戏画面；
32.目标检测模块，用于对所述游戏画面进行目标检测，确定事件对象及其事件类别、玩家对象及其队伍类别；
33.指令生成模块，用于根据所述事件类别确定灯效类型，根据各个队伍类别对应的玩家对象数量确定出灯效控制强度，按照所述灯效类型和灯效控制强度生成相应的灯效控制指令；
34.灯效控制模块，用于向照明设备发送所述灯效控制指令以展示相应的灯效。
35.进一步的，所述目标检测模块，包括：
36.模型检测子模块，用于采用预设的目标检测模型分别对时序连续的多个所述游戏画面进行目标检测，预测出各个游戏画面相对应的事件对象及其事件类别、玩家对象及其队伍类别；
37.事件判断子模块，用于判断对多个时序连续的游戏画面相对应预测的事件类别是否一致，当一致时，确认相应的游戏画面的事件对象及其事件类别；
38.画面数据获取子模块，用于在确认当前的游戏画面的事件类别后，获取对预设时长内当前的游戏画面之前的时序连续的多个游戏画面相对应预测的玩家对象及其队伍类别；
39.数据确定子模块，用于统计每个所述游戏画面对应预测的各个队伍类别所包含的玩家对象数量，计算出其均值，根据所述均值确认其相应队伍类别及其玩家对象。
40.进一步的，所述指令生成模块，包括：
41.总数确定子模块，用于根据各个队伍类别所包含的玩家对象数量，确定所有玩家对象总数；
42.区间确定子模块，用于根据所述玩家对象总数，确定其所属的人数区间；
43.第一强度确定子模块，用于根据所述人数区间相对应的梯度确定出相应的灯效控制强度。
44.进一步的，区间确定子模块之后，包括如下步骤：
45.差值比较子模块，用于根据各个队伍类别所包含的玩家对象数量计算出各个队伍类别之间的玩家对象数量的差值，判断所述差值是否大于预设阈值；
46.第二强度确定子模块，用于当所述差值不大于预设阈值时，根据第一预设规则确定出相应的灯效控制强度；
47.队伍类别判别子模块，用于当所述差值大于预设阈值时，判断所述事件对象所属的队伍类别是否属于所有队伍类别中玩家对象数量最少的队伍类别；
48.第三强度确定子模块，用于当属于时，根据第二预设规则或者第三预设规则确定出相应的灯效控制强度。
49.进一步的，所述模型检测子模块，包括：
50.画面调用单元，用于依次调用多个所述游戏画面；
51.多线程并行单元，用于启用多个线程分别用于运行目标检测模型的不同实例，在每个线程中利用相应的实例为一个相应的所述游戏画面进行目标检测，预测出所述游戏画面相对应的事件对象及其事件类别、玩家对象及其队伍类别。
52.适应本发明的目的之一而提供一种计算机可读取存储介质，其以计算机可读指令的形式存储有依据所述的灯效控制方法所实现的计算机程序，该计算机程序被计算机调用运行时，执行该方法所包括的步骤。
53.适应本发明的目的之一而提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现本技术任意一种实施例中所述方法的步骤。
54.相对于现有技术，本发明的优势如下：
55.本技术通过对在播放的游戏画面进行目标检测，确定事件对象及其事件类别、玩家对象及其队伍类别，按照根据所述事件类别确定的灯效类型，以及根据各个所述队伍类别对应的玩家对象数量确定的灯效控制强度，生成相应的灯效控制指令，以其控制照明设备呈现相应的氛围灯效。实现适应不同事件类别及玩家对象数量而进行多样化的灯效控制，提升用户的沉浸式视觉体验。
附图说明
56.本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
57.图1为本发明典型实施例的灯效控制设备的电路原理示意图。
58.图2为本发明典型实施例的灯效控制方法的流程示意图。
59.图3为本发明一种实施例的灯效控制方法的对在播放的游戏画面进行目标检测的流程示意图。
60.图4为本发明一种实施例的灯效控制方法的确定灯效控制强度的流程示意图。
61.图5为本发明另一种实施例的灯效控制方法的确定灯效控制强度的流程示意图。
62.图6为本发明一种实施例的灯效控制方法的多线程并行识别多个游戏画面的流程示意图。
63.图7为本发明为本发明典型实施例的灯效控制装置的结构示意图。
具体实施方式
64.下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的实例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是实例性的，仅用于解释本发明而不能解释为对本发明的限制。
65.本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
66.本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
67.在本发明的典型实施例中，所述灯效控制方法基于灯效控制设备10实施，结合图1，所述灯效控制设备10包括控制单元11以及照明设备12。
68.控制单元11和照明设备12之间可以通过网络连接。网络通常为因特网，但也可以是任何网络，包括但不限于局域网(local areanetwork，l an)、城域网(metropolitan area network，man)、广域网(wide area network，wan)、移动、有线或者无线网络、专用网络或者虚拟专用网络的任何组合。在一些实施方式中，控制单元11和照明设备12之间也可以通过特定的通信协议进行通信传输，通信协议包括但不限于ble(bluetooth low energy，低功耗蓝牙)协议、wlan(wireless local area network，无线局域网)协议、蓝牙协议、zigbee(紫蜂)协议或者wi-fi(wireless fidelity，无线保真)协议等。网络中还可以包括路由器、网关等等网络实体，图中并未示意出。
69.在一些实施方式中，所述控制单元11可以用于获取原始视频流。控制单元11可以包括硬件接口，以便通过所述硬件接口获取原始视频流。
70.在一些实施方式中，所述控制单元11可以通过硬件接口与xbox(家用电视游戏机)，ps(playstation，电子游戏机)等设备相连，以获取原始视频流。
71.在一些实施方式中，所述控制单元11可以采用soc(system on chip，系统级芯片)、cpu(central processing unit，中央处理器)、mpu(microcontroller unit，微控制单元)等，具体可以根据实际使用需要进行设置，本技术对此不作限制。
72.在一些实施方式中，照明设备12可以是带状、条状灯、灯柱、平面灯(含有多个灯珠)。
73.在一些实施方式中，照明设备12可以包括一个或多个灯光单元，以根据实际使用需要进行对应的组合。
74.在一些实施方式中，每个灯光单元可以包含一个或者多个灯珠，且控制单元11可以控制灯光单元的灯珠的亮度、颜色等，还可以控制亮灯的数量，从而实现照明设备12的不同灯效。
75.在一些实施方式中，可以根据实际使用需要，设置照明设备12的位置和数量，根据照明设备12的位置，还可以对灯效实施长度、高度以及面积上的控制。
76.所述灯效控制方法基于上文所述的灯效控制设备实施，具体言之，结合图2，所述灯效控制方法包括如下步骤：
77.步骤s1100、获取在播放的游戏画面；
78.一种实施例中，控制单元通过与显示设备相连接，通过硬件接口实现在播放的游戏画面的接入，获得时序连续的原始游戏画面后将其一分为二生成至少两路游戏画面，所述硬件接口可以例如是vga(video graphics array，视频图形阵列)、dp(displayport，显示接口)、hdmi(high definition multimedia interface，高清多媒体接口)、dvi(digital visual interface，数字视频接口)等。所述原始游戏画面包含但不限于游戏应用程序渲染的游戏画面、直播玩游戏的游戏画面、播放游戏画面的视频等任意一种。进一步，对原始游戏画面环出可以通过调用视频采集卡实现。将其中一路所述游戏画面发送至显示设备，以使显示设备根据所述游戏画面进行显示，对其中另一路所述游戏画面进行格式化处理，以将其转换为控制单元中的多媒体处理芯片接收的图像格式，所述多媒体处理芯片可以例如是soc(system on chip，系统级芯片)芯片、npu(neural-network processing unit，嵌入式神经网络处理器)芯片。
79.另一实施例中，可以在所述灯效控制设备现有结构的基础上，接入摄像单元，通过摄像单元摄录显示设备上在播放的游戏画面而生成相应的游戏画面，由所述控制单元获取所述游戏画面。
80.步骤s1200、对所述游戏画面进行目标检测，确定事件对象及其事件类别、玩家对象及其队伍类别；
81.所述玩家对象为游戏中由玩家自主选定和/或操控的目标虚拟对象，其在游戏画面上显示的图像，例如游戏中的参战角色图像。通常不同的游戏队伍下的玩家对象对应在游戏画面上显示的图像均不完全相同，即不同的游戏队伍下的玩家对象有其对应的区别于其他游戏队伍下的玩家对象的图像特征，例如颜色不同、造型不同等等。不难理解，所述玩家对象包含的图像特征能够被所述目标检测模型所提取，用于特征表示相应的玩家对象所属的游戏队伍。
82.所述事件对象为当游戏过程中特殊事件发生时，触发在游戏画面上显示的图像，所述特殊事件包括但不限于游戏中对目标虚拟对象被攻略，例如击杀“大龙”、击杀一名“玩
家”、限定时长内击杀两名以上“玩家”等等，所述特殊事件可由本领域技术人员灵活变通设定。所述图像包含表征在游戏过程中发生的特殊事件对应的图像特征，以便玩家通过所述图像知晓所发生的特殊事件，不难理解，所述事件对象对应的图像特征能够被所述目标检测模型所提取，用于特征表示相应的事件对象所属的特殊事件。
83.所述控制单元可以通过端侧部署的预设的目标检测模型分别对时序连续的多个所述游戏画面进行目标检测，以游戏画面中的事件对象及玩家对象作为目标对象，每次目标检测针对一个游戏画面，一次性预测出所有检测到的目标信息，所述目标信息包括相应的目标对象在游戏画面中的位置，以及该目标对象所属的类别。根据相应的目标对象在游戏画面中的位置可从游戏画面中确定出该目标对象。
84.进一步，可以理解，通常存在时序连续的多个事件类别一致对应的游戏画面，因为例如事件类别是二杀，通常对应的事件对象会持续几秒出现在游戏画面中，然而每秒通常包含多帧画面，故而这些时序连续的多个游戏画面对应的事件类别一致，且都是二杀。由于所述目标检测模型能够每秒检测多个游戏画面，而且小概率存在模型预测的事件类别错误的情况，据此，为了确保基于模型的预测的事件类别的置信度，可以多个时序连续的游戏画面相对应预测的事件类别均一致时，确定模型预测正确，确认相应的游戏画面的事件对象及其事件类别。在确认当前的游戏画面的事件类别后，获取对预设时长内当前的游戏画面之前的时序连续的多个游戏画面相对应预测的玩家对象及其队伍类别，所述预设时长为引致相应的特殊事件发生的时长，具体预设时长可由本领域技术人员根据相应的特殊事件而设定。所述特殊事件为当前的游戏画面的事件对象所属，示范性举例，所述特殊事件为“击杀“大龙
””
，对应的预设时长可为2分钟。统计每个所述游戏画面对应预测的各个队伍类别所包含的玩家对象数量，计算出其均值，根据各个队伍类别对应的玩家对象数量均值，从所述获取的时序连续的多个游戏画面中选取出符合所述各个队伍类别对应的玩家对象数量均值的一个游戏画面，确认对该游戏画面所预测出的玩家对象及其队伍类别，将这些玩家对象对应的玩家视为参与当前的游戏画面的事件类别对应的事件对象所属的特殊事件。
85.所述预设的目标检测模型为预先训练至收敛的任意一种适用于目标检测任务的现成可用的模型，推荐的选型为yolo。
86.可预先采集存在事件对象和/或玩家对象的游戏画面作为训练样本，为各个训练样本对应标注其监督标签，标注训练样本的游戏画面中的事件对象的位置信息和/或玩家对象的位置信息，以及该事件对象所属的事件类别和/或该玩家对象所属的队伍类别，所述事件类别可由本领域技术人员根据相应的事件对象所属的特殊事件灵活变通设定，例如，事件对象所属的特殊事件为“限定时长内击杀两名“玩家
””
，对应的事件类别可为“二杀”，“限定时长内击杀五名“玩家
””
，对应的事件类别可为“五杀”，所述队伍类别可由本领域技术人员根据相应的玩家对象所属的游戏队伍灵活变通设定，例如，玩家对象所属的游戏队伍为“蓝方队伍”，对应的队伍类别可为“一队”，玩家对象所属的游戏队伍为“红方队伍”，对应的队伍类别可为“二队”，所述事件对象的位置信息包括在游戏画面中事件对象的中心位置(x，y)，以及它的高(h)和宽(w)，所述玩家对象的位置信息包括在游戏画面中事件对象的中心位置(x，y)，以及它的高(h)和宽(w)。
87.在完成各个训练样本的标注的基础上，便可将各个训练样本及其监督标签相映射构造出训练集。获取所述训练集中的单个训练样本及其监督标签，将该训练样本输入至目
标检测模型，提取出该训练样本的游戏画面中相应的监督标签所标注的坐标对应的区域的图像特征信息，所述图像特征信息表征相应的玩家对象所属的游戏队伍和/或相应的事件对象所属的特殊事件。将所述图像特征信息分类映射至预设的表征多个事件类别和/或队伍类别相对应的分类空间，获得映射至各个分类空间相对应的分类概率，确定分类概率最大的分类空间表征的事件类别和/或队伍类别。进一步，采用损失函数，根据监督标签所标注的事件类别和/或队伍类别，以及所标注的时间对象或玩家对象的位置信息，计算所述分类概率最大的分类空间表征的事件类别和/或队伍类别对应的损失值，以及所述标注的事件对象或玩家对象的位置信息对应的损失值，当各项所述损失值达到预设阈值时，表明目标检测模型已被训练至收敛状态，从而可以终止模型训练，否则，表明模型未收敛，于是根据各项损失值相应对模型实施梯度更新，通常通过反向传播修正模型各个环节的权重参数使模型进一步逼近收敛，然后，继续调用所述训练集中的下一个训练样本对该模型实施迭代训练，直至模型训练至收敛状态为止，所述损失函数可由本领域技术人员根据先验知识或实验经验灵活变通设置。可以理解，训练至收敛后的目标检测模型习得检测游戏画面,一次性预测出其中事件对象的位置及事件类别、玩家对象的位置及队伍类别的能力。
88.步骤s1300、根据所述事件类别确定灯效类型，根据各个队伍类别对应的玩家对象数量确定出灯效控制强度，按照所述灯效类型和灯效控制强度生成相应的灯效控制指令；
89.所述灯效类型表示照明设备上呈现的灯光效果，具体可由本领域技术人员灵活变通设置。示范性举例，所述灯效类型为烟花类型，具体灯效表现可为灯光从中心处亮起并往外多处散开，类似“烟花绽放”的效果；所述灯效类型为流星类型，具体灯效表现可为亮起灯光向一或多个方向发射，类似“流星划过”的效果。
90.所述灯效控制强度包括：灯效亮度、灯效显示速度以及灯效颜色变化梯度中任意一项或多项。
91.可预先根据所有的事件类别分别设定对应的灯效类型，例如事件类别为“二杀”，对应的灯效类型为“流星类型”，事件类别为“五杀”，对应的灯效类型为“烟花类型”等，另外，一种实施例中，预设人数区间，可根据游戏中各个游戏队伍包含的玩家人数预设梯度递增的多个人数区间，具体可由本领域技术人员灵活变通设定，示范性举例，第一梯度的人数区间为[2，4]、第二梯度的人数区间为[5，7]、第三梯度的人数区间为[8-10]。在此基础上，根据所述人数区间的各个梯度设定相应的不同的灯效控制强度，所述灯效控制强度可由本领域技术人员根据相应的梯度灵活变通设定。可以理解，可根据各个队伍类别对应的玩家对象数量，确定出所有的玩家对象总数，任意的所述玩家对象总数均有其所属的人数区间，进而根据该人数区间的梯度可确定出相应的灯效控制强度。
[0092]
在完成上述灯效类型及灯效控制强度设定后，针对每个灯效类型，搭配各个灯效控制强度设定相应的灯效控制指令，进而将各个灯效控制指令与相应的灯效类型及灯效控制强度相关联、该灯效类型与相应的事件类别相关联以及该灯效控制强度与相应的所述人数空间的梯度相关联，预先构建出灯效控制表，以便调用。
[0093]
步骤s1400、向照明设备发送所述灯效控制指令以展示相应的灯效。
[0094]
控制单元通过与照明设备相连接，将所述灯效控制指令输出至该照明设备，使得照明设备的灯效控制电路得以生成相应的灯效控制信号，控制照明设备内设的发光元件进行相应的发光，呈现与所述目标事件类型相应的氛围灯效。所述发光元件可以是能够发出
单色光的发光元件，也可以是能够发出rgb(红、绿、蓝)三种色光的三种发光元件。
[0095]
根据本技术的典型实施例可以知晓，本技术的技术方案存在多方面优势，包括但不限于如下各方面：
[0096]
本技术通过对在播放的游戏画面进行目标检测，确定事件对象及其事件类别、玩家对象及其队伍类别，按照根据所述事件类别确定的灯效类型，以及根据各个所述队伍类别对应的玩家对象数量确定的灯效控制强度，生成相应的灯效控制指令，以其控制照明设备呈现相应的氛围灯效。实现适应不同事件类别及玩家对象数量而进行多样化的灯效控制，提升用户的沉浸式视觉体验。
[0097]
进一步的，结合图3，步骤s1200、对所述游戏画面进行目标检测，确定事件对象及其事件类别、玩家对象及其队伍类别，包括如下步骤：
[0098]
步骤s1210、采用预设的目标检测模型分别对时序连续的多个所述游戏画面进行目标检测，预测出各个游戏画面相对应的事件对象及其事件类别、玩家对象及其队伍类别；
[0099]
采用预先训练至收敛的目标检测模型每次针对一个游戏画面进行目标检测，提取该游戏画面对应的图像特征信息，根据所述图像特征信息一次性预测出该游戏画面中的事件对象的位置及事件类别、玩家对象的位置及队伍类别，进而根据所述事件对象的位置可从游戏画面中确定出事件对象，根据玩家对象的位置可从游戏画面中确定出玩家对象。
[0100]
步骤s1220、判断对多个时序连续的游戏画面相对应预测的事件类别是否一致，当一致时，确认相应的游戏画面的事件对象及其事件类别；
[0101]
可以理解，通常存在时序连续的多个事件类别一致对应的游戏画面，因为例如事件类别是二杀，通常对应的事件对象会持续几秒出现在游戏画面中，然而每秒通常包含多帧画面，故而这些时序连续的多个游戏画面对应的事件类别一致，且都是二杀。由于所述目标检测模型能够每秒检测多个游戏画面，而且小概率存在模型预测的事件类别错误的情况，据此，为了确保基于模型的预测的事件类别的置信度，可以多个时序连续的游戏画面相对应预测的事件类别均一致时，确定模型预测正确，确认相应的游戏画面的事件对象及其事件类别。
[0102]
步骤s1230、在确认当前的游戏画面的事件类别后，获取对预设时长内当前的游戏画面之前的时序连续的多个游戏画面相对应预测的玩家对象及其队伍类别；
[0103]
所述预设时长为引致相应的特殊事件发生的时长，具体预设时长可由本领域技术人员根据相应的特殊事件而设定。所述特殊事件为当前的游戏画面的事件对象所属，示范性举例，所述特殊事件为“击杀“大龙
””
，对应的预设时长可为2分钟。
[0104]
步骤s1240、统计每个所述游戏画面对应预测的各个队伍类别所包含的玩家对象数量，计算出其均值，根据所述均值确认其相应队伍类别及其玩家对象。
[0105]
根据各个队伍类别对应的玩家对象数量均值，从所述获取的时序连续的多个游戏画面中选取出符合所述各个队伍类别对应的玩家对象数量均值的一个游戏画面，确认对该游戏画面所预测出的玩家对象及其队伍类别，将这些玩家对象对应的玩家视为参与当前的游戏画面的事件类别对应的事件对象所属的特殊事件。
[0106]
本实施例中，一方面通过判断对多个时序连续的游戏画面相对应预测的事件类别一致时，确认相应的游戏画面的事件对象及其事件类别，保证确认的事件对象及其事件类别的准确性和可靠性。另一方面，通过根据各个队伍类别对应的玩家对象数量均值，确认其
相应队伍类别及其玩家对象，能够有效确定出参与相应的特殊事件的玩家对象数量。
[0107]
进一步的，结合图4，步骤s1300、根据各个队伍类别对应的玩家对象数量确定出灯效控制强度，包括如下步骤：
[0108]
步骤s1310、根据各个队伍类别所包含的玩家对象数量，确定所有玩家对象总数；
[0109]
将各个队伍类别所包含的玩家对象数量相加，计算出所有玩家对象总数。
[0110]
步骤s1320、根据所述玩家对象总数，确定其所属的人数区间；
[0111]
可根据游戏中各个游戏队伍包含的玩家人数预设梯度递增的多个人数区间，具体可由本领域技术人员灵活变通设定，示范性举例，第一梯度的人数区间为[2，4]、第二梯度的人数区间为[5，7]、第三梯度的人数区间为[8-10]。
[0112]
步骤s1330、根据所述人数区间相对应的梯度确定出相应的灯效控制强度。
[0113]
可以理解，梯度越高的人数区间对应的人数越多，相应在游戏中的战况越越激烈，据此，为了相应呈现的灯效也符合所述战况激烈程度，故而可根据各个人数区间的梯度分别预设相应的灯效控制强度，梯度越高相应设定的灯效控制强度越强，具体可由本领域技术人员可根据此处揭示灵活变通设定，所述灯效控制强度包括：灯效亮度、灯效显示速度以及灯效颜色变化梯度中任意一项或多项。示范性举例，梯度越高相应设定的灯效控制强度越强可表现为灯效亮度更高、灯效显示速度越快，灯效颜色变化梯度越大中任意一项或多项。
[0114]
本实施例中，根据游戏实况中玩家对象总数所属的人数区间相对应的梯度确定出相应的灯效控制强度，使其一定程度上能够表现出实况的战况激烈程度，增进灯效氛围感。
[0115]
进一步的，结合图5，步骤s1320、根据所述玩家对象总数，确定其所属的人数区间之后，包括如下步骤：
[0116]
步骤s1321、根据各个队伍类别所包含的玩家对象数量计算出各个队伍类别之间的玩家对象数量的差值，判断所述差值是否大于预设阈值；
[0117]
所述预设阈值用于衡量所述差值的大小程度，具体可由本领域技术人员按需设定。
[0118]
步骤s1322、当所述差值不大于预设阈值时，根据第一预设规则确定出相应的灯效控制强度；
[0119]
所述第一预设规则为根据所述人数区间对应的梯度确定出相应的灯效控制强度。所述预设阈值可由本领域技术人员按需设定。
[0120]
当所述差值不大于预设阈值时，表征所述差值比较小，即各个队伍类别之间的玩家对象数量差距不算大，可根据游戏实况中玩家对象总数所属的人数区间即所述人数区间，以其对应的梯度确定出相应的灯效控制强度。
[0121]
步骤s1323、当所述差值大于预设阈值时，判断所述事件对象所属的队伍类别是否属于所有队伍类别中玩家对象数量最少的队伍类别；
[0122]
当所述差值大于预设阈值时，表征所述差值比较大，即各个队伍类别之间的玩家对象数量差距较大，相应的战况激烈程度较高，可进一步采用预设的图像分类模型预测所述游戏画面中的事件对象对应的多个队伍类别的分类概率，确定分类概率最大的队伍类别为所述事件对象所属，之后，确定所属的队伍类别是否属于所有队伍类别中玩家对象数量最少的队伍类别。
[0123]
可以理解，所述事件对象通常包含表征队伍类别的图像特征信息，能够被所述图像分类模型所识别而相应确定出图像特征信息表征的队伍类别。所述预设的图像分类模型为预先训练至收敛的适用于执行图像分类任务的模型，一般采用基于卷积神经网络后接分类器实现的模型，所述卷积神经网络包括但不限于基于cnn、rnn等基础网络模型架构实现的应用型神经网络模型，例如resnet、vision transformer(vit)、efficientnet等，所述分类器可为mlp(多层感知机)。
[0124]
可采集不同的存在事件对象的游戏画面构造出训练样本，为各个训练样本对应标注表征其画面中事件对象所属的队伍类别的监督标签，构造出训练集用于训练所述图像分类模型，直至模型收敛，使得模型习得根据画面中事件对象包含的表征队伍类别的图像特征信息确定出其映射至预设的多个队伍类别相对应的分类概率的能力。
[0125]
步骤s1324、当属于时，根据第二预设规则或者第三预设规则确定出相应的灯效控制强度。
[0126]
所述第二预设规则为根据预设的最大梯度确定出相应的灯效控制强度，所述第三规则为根据所述差值所属的梯度确定出相应的灯效控制强度。
[0127]
不难理解，在战况激烈程度较高情况下，触发在游戏画面上显示事件对象所属的队伍类别对应的玩家对象数量最少时，表示在人数弱势队伍与人数强势队伍发生争斗过程中，从结果上看，人数弱势队伍的游戏表现精彩，相应的灯效控制强度应当较强，以使相应呈现的灯效能够准确反映游戏实况的激烈程度，具体实现如下：
[0128]
可视当前游戏实况的激烈程度与属于最大梯度的人数区间的情况相当，从而根据预设的最大梯度确定出相应的灯效控制强度；
[0129]
或者，可预设差值对应的梯度为递增的多个阈值，数值越大阈值的梯度对应的灯效控制强度越强，以使相应呈现的灯效能够更加准确反映游戏实况的激烈程度示范性举例，梯度递增的多个阈值可为1、2、3，具体可由本领域技术人员按需设定。由此，可根据所述差值所属的梯度确定出相应的灯效控制强度。
[0130]
本实施例中，所述的各种灯效控制强度具体可按相应处揭示由本领域技术人员按需设定，示范性举例，灯效控制强度越强可表现为灯效亮度更高、灯效显示速度越快，灯效颜色变化梯度越大中任意一项或多项。
[0131]
一种实施例中，当所述事件对象所属的队伍类别不属于所有队伍类别中玩家对象数量最少的队伍类别时，可根据所述第一预设规则确定出相应的灯效控制强度。
[0132]
本实施例中，通过判断各个队伍类别之间的玩家对象数量的差值，灵活确定相应的灯效控制强度，使其一定程度上能够表现出实况的战况激烈程度，增进灯效氛围感。
[0133]
进一步的，结合图6，步骤s1210、采用预设的目标检测模型分别对时序连续的多个所述游戏画面进行目标检测，预测出各个游戏画面相对应的事件对象及其事件类别、玩家对象及其队伍类别，包括如下步骤：
[0134]
步骤s1211、依次调用多个所述游戏画面；
[0135]
控制单元依据时序依次调用多个所述游戏画面。
[0136]
步骤s1212、启用多个线程分别用于运行目标检测模型的不同实例，在每个线程中利用相应的实例为一个相应的所述游戏画面进行目标检测，预测出所述游戏画面相对应的事件对象及其事件类别、玩家对象及其队伍类别。
[0137]
一种实施例中，控制单元接收的所述游戏画面以1秒60个甚至1秒120个的速度产生，通过单个目标检测模型对一个游戏画面完成目标检测后，再对下一个游戏画面进行目标检测，如此的处理效率通常是完全赶不上游戏画面产生的速度，故而可采用多线程并发运行多个目标检测模型的实例同时处理多个游戏画面，以大大提升处理效率，保证实效性。
[0138]
所述不同实例均为预先训练至收敛同一的目标检测模型。
[0139]
本实施例中，通过多线程并发运行多个目标检测模型的实例同时处理多个游戏画面，以便基本同步获得各个线程相对应的输出结果，大大缩短通过单个目标检测模型逐个游戏画面处理获得相应输出结果的总体时间，提升执行和响应效率。
[0140]
本发明还提供了一种灯效控制装置，结合图7，该装置包括：
[0141]
数据获取模块1100，用于获取在播放的游戏画面；
[0142]
目标检测模块1200，用于对所述游戏画面进行目标检测，确定事件对象及其事件类别、玩家对象及其队伍类别；
[0143]
指令生成模块1300，用于根据所述事件类别确定灯效类型，根据各个队伍类别对应的玩家对象数量确定出灯效控制强度，按照所述灯效类型和灯效控制强度生成相应的灯效控制指令；
[0144]
灯效控制模块1400，用于向照明设备发送所述灯效控制指令以展示相应的灯效。
[0145]
进一步的，所述目标检测模块1200，包括：
[0146]
模型检测子模块，用于采用预设的目标检测模型分别对时序连续的多个所述游戏画面进行目标检测，预测出各个游戏画面相对应的事件对象及其事件类别、玩家对象及其队伍类别；
[0147]
事件判断子模块，用于判断对多个时序连续的游戏画面相对应预测的事件类别是否一致，当一致时，确认相应的游戏画面的事件对象及其事件类别；
[0148]
画面数据获取子模块，用于在确认当前的游戏画面的事件类别后，获取对预设时长内当前的游戏画面之前的时序连续的多个游戏画面相对应预测的玩家对象及其队伍类别；
[0149]
数据确定子模块，用于统计每个所述游戏画面对应预测的各个队伍类别所包含的玩家对象数量，计算出其均值，根据所述均值确认其相应队伍类别及其玩家对象。
[0150]
进一步的，所述指令生成模块1300，包括：
[0151]
总数确定子模块，用于根据各个队伍类别所包含的玩家对象数量，确定所有玩家对象总数；
[0152]
区间确定子模块，用于根据所述玩家对象总数，确定其所属的人数区间；
[0153]
第一强度确定子模块，用于根据所述人数区间相对应的梯度确定出相应的灯效控制强度。
[0154]
进一步的，区间确定子模块之后，包括如下步骤：
[0155]
差值比较子模块，用于根据各个队伍类别所包含的玩家对象数量计算出各个队伍类别之间的玩家对象数量的差值，判断所述差值是否大于预设阈值；
[0156]
第二强度确定子模块，用于当所述差值不大于预设阈值时，根据第一预设规则确定出相应的灯效控制强度；
[0157]
队伍类别判别子模块，用于当所述差值大于预设阈值时，判断所述事件对象所属
的队伍类别是否属于所有队伍类别中玩家对象数量最少的队伍类别；
[0158]
第三强度确定子模块，用于当属于时，根据第二预设规则或者第三预设规则确定出相应的灯效控制强度。
[0159]
进一步的，所述模型检测子模块，包括：
[0160]
画面调用单元，用于依次调用多个所述游戏画面；
[0161]
多线程并行单元，用于启用多个线程分别用于运行目标检测模型的不同实例，在每个线程中利用相应的实例为一个相应的所述游戏画面进行目标检测，预测出所述游戏画面相对应的事件对象及其事件类别、玩家对象及其队伍类别。
[0162]
本技术还提供一种存储有计算机可读指令的存储介质，计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行本技术任一实施例的灯效控制方法的步骤。
[0163]
本技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被一个或多个处理器执行时实现本技术任一实施例所述方法的步骤。
[0164]
本领域普通技术人员可以理解实现本发明上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，前述的计算机可读存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)等，或随机存储记忆体(random access memory，ram)等。
[0165]
综上所述，本技术实现适应的不同事件类别及玩家对象数量而进行多样化的灯效控制，提升用户的沉浸式视觉体验。
[0166]
本技术领域技术人员可以理解，本技术中已经讨论过的各种操作、方法、流程中的步骤、措施、方案可以被交替、更改、组合或删除。进一步地，具有本技术中已经讨论过的各种操作、方法、流程中的其他步骤、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、组合或删除。进一步地，现有技术中的具有与本技术中公开的各种操作、方法、流程中的步骤、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、组合或删除。
[0167]
以上所述仅是本技术的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本技术的保护范围。